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qData本地部署
目录一、本地环境要求二、快速部署（一）、使用DockerCompose部署（推荐）1、安装Docker和DockerCompose2、下载部署包3、启动qData3.1、配置.env文件3.2、初始化数据库 3.3、启动qData4、访问qData(二)、源码本地部署1、本地环境要求2、克隆仓库3、使用DockerCompose启动中间件4、启动qdata-server服务5、启动qdata-quality 服务6、启动前端服务7、重置admin密码8、访问qData一、本地环境要求在本地部署qData需要有以下环境要求：后端：展开代码语言：TXTAI代码解释 jdk推荐版本 )⚠️注意：如果页面打不开请重启一下docker展开代码语言：TXTAI代码解释##(二)、源码本地部署###1、本地环境要求|组件|版本要求||:-:|:-:||JDK|1.8||Maven|3.6+ Redis、RabbitMQ-文件与存储：MongoDB、Hadoop、kkFileView-调度：DolphinScheduler通过DockerCompose启动中间件：DockerCompose部署文档中的本地源码模式
58410编辑于 2026-03-31deepseek本地部署有什么用？解锁 DeepSeek 本地部署
DeepSeek 作为一款备受瞩目的大模型工具，其本地化部署逐渐成为众多用户关注的焦点。今天，我们就来深入探讨 DeepSeek 本地部署的用途，为大家详细介绍一款助力本地部署的神器，快来看看吧。 一、为什么要进行 DeepSeek 本地部署DeepSeek 本地部署保障数据隐私，适配敏感行业合规需求。降低网络依赖，无网络也能稳定运行，保障实时场景业务连续。 二、DS 本地部署大师 —— 本地部署的得力助手①一键部署，轻松上手DS 本地部署大师它内置了 DeepSeek - R1 全系列模型（1.5B/7B/14B/32B/70B），根据智能推荐并下载适合的模型版本 ，以DeepSeek - R1-7B模型为例。 DS 本地部署大师凭借其强大的功能和便捷的操作，为用户实现 DeepSeek 本地部署提供了一站式解决方案。
3.1K10编辑于 2025-08-21- 来自专栏蔻丁杂记
zookeeper 本地测试部署
zookeeper 单机部署 采用 docker 的部署方式 参考文章： docker 应用 —— docker安装zookeeper单机版_中流石-CSDN博客 使用 Docker 一步搞定 ZooKeeper zoonavigator --restart unless-stopped elkozmon/zoonavigator:latest 但这里需要注意的是，采用这种方式，将不能使用 127.0.0.1:2181 这样的本地
61910编辑于 2024-12-25 - 来自专栏代码的路
Apollo本地快速部署
MySQL安装配置方式：https://mp.weixin.qq.com/s/ISCjsIpmccVnuvXPkiFLMw 如果只是本地测试的话，推荐使用 GitHub 上的开源项目 Apollo Quick Start； 安装包下载地址：https://pan.baidu.com/s/11dYV5x1Qu7svEGaJLShoqQ? c.f.a.s.p.AutoUpdateConfigChangeListener : Auto update apollo changed value successfully, new value: paramStr7,
1.6K42编辑于 2023-03-23 - 来自专栏醉梦轩
本地部署Jenkins环境
本文提供了一种在本地Linux环境中快速搭建Jenkins测试环境的方法。 0x01 环境部署 直接使用docker镜像搭建环境是一种比较快捷的方法。 单元测试完成." // junit 'target/surefire-reports/*.xml' // 收集单元测试报告的调用过程 } } stage("部署 ") { steps { echo "部署中..." // 请在这里放置收集单元测试报告的调用过程，例如: // sh 'mvn tomcat7 :deploy' // Maven tomcat7 插件示例： // sh '. /deploy.sh' // 自研部署脚本 echo "部署完成" } } } } 高级用法 指定docker镜像 agent { docker {
1.7K20发布于 2020-01-02 - 来自专栏代码的路
Apollo本地快速部署
MySQL安装配置方式：https://mp.weixin.qq.com/s/ISCjsIpmccVnuvXPkiFLMw 如果只是本地测试的话，推荐使用 GitHub 上的开源项目 Apollo Quick Start； 安装包下载地址：https://pan.baidu.com/s/11dYV5x1Qu7svEGaJLShoqQ? c.f.a.s.p.AutoUpdateConfigChangeListener : Auto update apollo changed value successfully, new value: paramStr7,
1.5K62编辑于 2023-03-27 Docker本地部署Firecrawl
成功部署！
4.6K23编辑于 2025-06-04deepseek7b本地部署技巧，新手也能玩得转
作为专注于大模型本地部署的工具，DS本地部署大师专为新手设计，核心优势在于简化流程、智能适配。 步骤 2：下载DS本地部署大师打开浏览器，访问 DS 本地部署大师官网，点击“立即下载”，等待下载完成，并打开软件。 步骤3：获取 DeepSeek7B 模型文件打开 DS 本地部署大师，在主界面点击 “模型管理”。选择 “DeepSeek7B”，点击下方“点击即可下载”按钮。 步骤5：启动部署进入DeepSeek7B部署界面，在此界面可选择智能模型，如DeepSeek模型版、豆包、文心一言等，还支持上传文档。 通过DS本地部署大师，新手无需深入研究命令行和配置文件，就能快速玩转DeepSeek7B。部署后还能在软件中调整模型推理参数，优化使用体验。赶紧试试，解锁属于你的大模型本地应用吧！
1K10编辑于 2025-09-09- 来自专栏分享学习
DeepSeek本地部署教程
DeepSeek是一款强大的知识检索和问答工具，通过本地部署，用户可以更加便捷地进行知识检索和问答操作。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek，以便用户能够充分利用其强大的功能。 环境要求 在本地部署DeepSeek之前，需要确保计算机满足以下环境要求： 操作系统：Linux（推荐）或Windows。 Python版本：Python 3.7及以上。 用户也可以根据自己的需求选择合适的模型版本进行下载，如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b或671b等。模型越大，对计算机的内存和显卡配置要求越高。 DeepSeekModel model = DeepSeekModel() result = model.predict(input_data) print(result) 使用与调试 使用DeepSeek 在成功部署并启动
2.3K10编辑于 2025-05-18 deepseek7B模型下载如何本地部署？适合新手的操作步骤
对于刚接触大模型的新手来说，DeepSeek7B模型的本地部署可能听起来有点复杂，但只要找对方法和工具，其实没那么难。 今天就来给大家详细讲解DeepSeek7B模型下载后如何本地部署，让部署过程变得简单又轻松。一、前期准备：在开始部署之前，需要先做好一些准备工作。 其次，要从官方渠道下载DeepSeek7B模型文件，并保存到指定文件夹，后续部署会用到。二、DS本地部署大师：新手的部署好帮手要是你觉得手动部署步骤太多、怕出错，那D本地部署大师绝对能帮上大忙。 确定下载模型后，点击下方【点击即可下载】按钮，等待安装完成即可，这一步不用你操心，软件会自动完成部署。在DS本地部署大师软件中，无需手动部署DeepSeek7B模型，下载模型后，软件会自动部署。 以上就是简单的deepSeek7B模型下载部署步骤啦，照着做基本都能解决。赶紧试试用DS本地部署大师来部署DeepSeek7B模型吧，感受一下大模型在本地运行的便捷～
1.2K20编辑于 2025-09-18- 来自专栏DevOps
CodeWave系列：7.CodeWave 智能开发平台 项目导出及本地部署
截止目前为止，我们已经可以使用CodeWave进行独立的平台开发了，那么如果我们想把CodeWave上的应用导出到本地，独立部署该如何操作呢？这就用到了我们本节需要学习的内容。 本节我们将学习如何导出应用，并在本地进行部署测试。 2. 应用导出 CodeWave平台支持将应用导出，并脱离平台部署到其他环境。 ，前后端不分离模式 后端代码+前端代码，该种方式适合灵活部署，前后端分离模式 此处我们选择（后端代码+前端静态文件），上述步骤完成之后浏览器会下载一个压缩包到本地，解压压缩包即可得到相关源码。 上述步骤做完之后浏览器会下载一个压缩包到本地，解压压缩包即可得到相关镜像、配置文件、全量sql文件。 （7）访问服务 一般访问部署节点的8080端口(默认端口，可修改配置文件)即可，比如浏览器访问http://{ip}:8080。
1.2K10编辑于 2024-03-29 - 来自专栏采云轩
前端本地化部署
前端本地化部署 http://zoo.zhengcaiyun.cn/blog/article/localized-deployment 前言 现在成熟的前端团队里面都有自己的内部构建平台，我司云长便是我们 ，最后调用 K8S 的镜像部署服务，进行镜像按环境的部署，这就是我们云长做的事情。 如果想从零开始搭建一个自己团队的部署平台可以看下我们往期文章 如何搭建适合自己团队的构建部署平台，本期我们只是针对云长中静态资源本地化的功能做细致阐述。 模拟实现了一波大致思路：自己启动一个静态资源服务，以及 DNS 本地解析服务，当访问 juejin.cn 域名的时候 IP 解析成本地的 IP 并且成功访问到静态资源，具体如下。 7da606eb-d8fc-4a01-a633-fcfd60edc2c5.js) step3：配置本地 DNS 解析 step4: 测试访问HTTP 和 HTTPS 访问：http://juejin.cn
1.7K20编辑于 2023-02-27 - 来自专栏itclanCoder
本地部署easy-mock
swagger 与 mock.js,让前端模拟假数据更简单,但是官方的 easy-mock 因为开箱即用,用户太多了的,所以 easy-mock 经常崩掉,现在官网已经挂掉了的 因为项目需要,所幸就自己在本地部署的 如果看到这样,表示 redis 配置成功 部署 easy-mock 因为用的是大搜车技术团队,直接克隆仓库到本地部署即可 ⒈ 克隆 easy-mock 仓库并安装依赖包 $ git clone https 或许会遇到的问题 如果无法访问网站,打不开,貌似是因为 node 版本太高,网上说替换成 node 8.9.0 版本就能部署成功 所以下载本地的 node,重新安装 node 8.9.0 版本的 下载安装 没有遇到版本问题,估计这个问题已经被官方给修复了的,如果启动不起来,在排除 redis 和 mongoDB 没有问题,如果 easy-mock 依然启动不起来,那就尝试替换 node 版本的 总结 当你本地部署 easy-mock 后,就可以愉快的 mock 数据了,整个过程非常 happy,在也不怕奔溃了的,但是这种本地部署,有一个弊端就是 只能在本地玩玩,如果想要支持线上的,那么可以将 easy-mock
1K20发布于 2021-02-19 - 来自专栏数据仓库技术
Mac 本地部署Stable Diffusion
Stable Diffusion 官网给出了mac系统的安装步骤，中间遇到些问题，不过整体比较顺利。官网安装说明：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon#downloading-stable-diffusion-models
3.2K10编辑于 2024-01-08 - 来自专栏散尽浮华
本地yum源部署记录
所以打算部署一套内网的yum源环境，以供内网服务器使用。 EFI GPL isolinux Packages RPM-GPG-KEY-CentOS-7 TRANS.TBL 2）部署nginx [root@dev ~]# /centos/7/os/x86_64/7/ [root@dev ~]# /data/nginx/sbin/nginx -t [root@dev ~]# /data/nginx/sbin/nginx 然后就可以在客户机上配置自己的本地yum源，如下（其中192.168.1.240是上面yum源部署机的ip） [root@dev ~]# cat centos6_yum.repo [base] 然后挂载到本地，将里面os/x86_64/Packages下的rpm包拷贝到/data/centos/6/os/x86_64/6的Packages下，最后yum makecache就行了。
1.9K61发布于 2018-01-23 - 来自专栏成长道路
apache griffin本地安装部署
1.下载到本地github地址：https://github.com/apache/griffin 2.解压导入到idea,安心等待下载依赖jar包 ? 6.本地访问 ?
3.1K30发布于 2019-07-02 deepseek本地部署简要教程
网址：Chatbox AI官网：办公学习的AI好助手，全平台AI客户端，官方免费下载
1.1K20编辑于 2025-02-13- 来自专栏人工智能领域
Stable Diffusion 本地部署教程
要在本地搭建 Stable Diffusion，您需要按照以下步骤进行操作： 确保您的计算机上已经安装了以下软件和工具： Python 3.x pip（Python 包管理工具） PostgreSQL（ createsuperuser 运行开发服务器： python manage.py runserver 现在，您可以在浏览器中访问 http://localhost:8000 来访问 Stable Diffusion 本地部署的实例
1.1K10编辑于 2024-12-18 - 来自专栏AI大模型
本地部署中文OpenClaw 教程
适用场景：在 Windows 本地（PowerShell）一键部署 OpenClaw教程。 注意：事件订阅和回调配置建议在openclaw部署完成后统一在飞书后台设置，避免向导卡住。 步骤 7：测试部署是否成功 发送消息给飞书机器人（如 @机器人 你好）。 如果机器人正常回复，则部署成功！
110.5K319编辑于 2026-02-22 - 来自专栏机器学习与统计学
Qwen3.5 本地部署
这一篇我们来聊点更实际的——怎么本地跑起来。 397B 参数的模型，哪怕只激活 17B，完整模型也有 807GB。 不同量化版本的资源需求： 量化版本 磁盘大小 最低内存 / 显存需求 适用场景 BF16 / FP16（原始） ~807GB 至少 800GB 显存 几乎不可能本地跑 8-bit ~400GB 512GB 卸载（offloading），只是速度会慢一些 1 块 24GB 显卡 + 256GB 内存，配合 MoE 卸载，可以跑 4-bit 版本，速度约 25+ tokens/s 方案一：llama.cpp 本地部署 API 服务（llama-server） 如果你想把 Qwen3.5 部署成 OpenAI 兼容的 API 服务，用 llama-server 非常方便： . 本地部署后，通过 llama-server 的 OpenAI 兼容 API 就可以直接使用工具调用： import json from openai import OpenAI # 定义工具 tools
7.7K10编辑于 2026-03-02
腾讯云开发者
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